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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利智能示波器的信号自动调制分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411457320.X，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权智能示波器的信号自动调制分类方法是由王硕;杨扩军;叶芃;赵禹;李承阳;王厚军;张沁川;邱渡裕;黄武煌;潘志翔;张浩然设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能示波器的信号自动调制分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能示波器的信号自动调制分类方法，先在FPGA中部署LSTM神经网络并离线训练，再将采集的调制信号先经混频和低通滤波，得到IQ两路基带信号；将IQ两路基带信号转化为幅度相位数据后逐点输入至LSTM神经网络中实现自动调制分类。

本发明授权智能示波器的信号自动调制分类方法在权利要求书中公布了：1.一种智能示波器的信号自动调制分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、在采集系统的FPGA中部署LSTM神经网络并离线训练； 在采集系统的FPGA中部署LSTM神经网络，并通过采集系统中的ADC采集的m种调制格式的数据训练LSTM神经网络，然后记录LSTM神经网络训练完成后输入层权重Wx、偏置Bx，隐藏层权重Wh、偏置Bh，以及全连接层权重Wfc、偏置Bfc，并下发到FPGA片上RAM中存储； 2、利用采集系统采集待测试信号； 将待测试信号输入至采集系统，通过ADC采样后存储到FPGA外部存储器DDR中； 3、上位机启动调制分类，通过LSTM神经网络对待测试信号实现自动调制分类； 3.1、上位机从片上RAM中读取LSTM神经网络的参数，初始化LSTM神经网络； 3.2、上位机从DDR中读取完成一次调制分类所需的采样数据，采样数据的长度为L；然后将采样数据传输到FPGA上进行数字下混频和低通滤波，得到IQ两路基带信号； 3.3、计算IQ两路基带信号中各个采样点的幅度At和相位θt； 其中，At、θt表示第t个采样点的幅度和相位，It表示I路基带信号中第t个采样点的值，Qt表示Q路基带信号中第t个采样点的值； 3.4、设置输入序列X＝[X1,X2,…,Xt,…,XL]，Xt＝[Atθt]，Xt表示第t个输入数据； 3.5、初始化t＝1，将输入数据Xt输入至LSTM神经网络，输入数据Xt通过第一层LSTM层的输入层后，得到第一层LSTM层中输入层的输出XtWx； 3.6、第一层LSTM层中隐藏层的输出Ht-1Wh，Ht-1表示t-1时刻隐藏层的状态； 3.7、将第一层LSTM层中输入层的输出XtWx、隐藏层的输出Ht-1Wh和输入层、隐藏层偏置之和Bx+h一起进行求和，得到输入门It、遗忘门Ft、候选记忆元和输出门Ot； 其中，Bx+h＝Bx+Bh； 3.8、对输入门It、遗忘门Ft和输出门Ot采用sigmoid函数进行非线性激活，对候选记忆元采用tanh函数进行非线性激活； 3.9、计算当前记忆元Ct和隐藏状态Ht； Ht＝Ot⊙TanhCt 其中，⊙表示矩阵对应元素相乘； 3.9、将第一层LSTM层中隐藏层当前隐藏状态Ht作为第二层LSTM层的输入，即：Xt＝Ht，然后按照步骤3.5～3.9完成第二层LSTM层处理，得到第二层LSTM层中隐藏层在当前t时刻的隐藏状态Ht； 3.10、遍历输入序列X＝[X1,X2,…,Xt,…,XL]中各个时刻的输入数据，最终得到第二层LSTM层中隐藏层在第L个时刻的隐藏状态HL； 3.11、将第L个时刻的隐藏状态HL输入到全连接层，通过全连接层得到一组长度为m的概率向量P＝[p1,p2,…,pm]，pm表示待测试信号属于第m种调制类型的概率值； 3.12、将概率向量P＝[p1,p2,…,pm]输入至softmax层，输出概率最大值，并将最大概率值对应的调制类型作为待测试信号的调制分类结果。

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